최근의 현대화된 다양한 항해장비들로 인해 선박에 있는 항해사들은 위험상황 인식에 도움이 될 수 있는 정보들을 획득할 수 있게 되었다. 하지만, 이러한 유용한 도구들에도 불구하고 항해사들은 여전히 안전항행을 위한 의사결정에 어려움을 겪고 있는데, 이는 다양한 장비들이 제공하는 선박 내 외 상황에 관한 많은 양의 데이터를 지속적으로 관찰해야 한다는 항해사의 부담과 여러 장비 간 정보의 불일치성 때문이다. 실제로, 많은 해양 사고가 항해사의 부주의에 의해 일어나고 있다는 것이 이미 잘 알려져 있다. 따라서, 항행 상황의 일부 정보만을 제공하는 보조 장비를 넘어서 항해사의 의사결정을 도울 수 있는 지원도구가 요구되고 있다. 시뮬레이션은 의사결정을 지원 할 수 있는 기술 중 하나며, 선박에서의 실시간 주변상황에 대한 종합적인 평가 및 예측 가능한 시스템은 항해사의 안전항행에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 이 논문은 선박을 위한 항행안전정보 시스템에서의 위험 상황 예측을 위한 시뮬레이션 방안에 관한 연구로서, 다양한 지식 베이스 및 이산 사건 시뮬레이션 방식을 활용한 시스템 전체 구성 방법을 제안하고 제한된 항행상황 시나리오에서의 구성 요소들의 예시를 통해 시스템의 타당성을 보인다.
다양한 데이터들로부터 현재 상황의 인식을 돕는 정보융합기술 연구는 국방관련 상황인식에서 시작됐으며, 최근 다른 분야의 문제해결에 적용하는 시도가 진행 되고 있다. 해양 분야에서는 항해중인 선박이 다양한 항행 장비들을 통한 여러 유형의 선내.외 안전 정보를 전달받고, 이러한 정보들로 항해관련 안전상황의 인식 및 예측을 하게 된다. 하지만 지나치게 많은 정보가 빠르게 전달됨으로써 사람이 모든 정보를 판단하는 일이 쉽지 않고, 종종 매체 간 정보가 불일치하는 경우가 발생한다. 이 연구는 선박의 안전항행 상황을 진단하고 예측하기 위한 정보융합기술을 어떻게 적용 할 수 있는지 그 개념을 소개하고, 특정 상황 시나리오의 정보 융합 예를 통해 지능형 항행 안전 정보 시스템의 실현 가능성을 보인다.
Jeong, Tae-Gweon;Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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pp.53-54
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2015
The maritime industry is expanding at an alarming rate and as such there is a perpetual need to improve situation awareness in the maritime environment using new and emerging technology. Tracking is one of the numerous ways of enhancing situation awareness by providing information that may be useful to the operator. The tracking system described herein comprises determining existing states of own ship, state prediction and state compensation caused by random noise. The purpose of this paper is to analyze the process of tracking and develop a tracking algorithm by using ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ tracking filter under a random noise or irregular motion for use in a warship. The algorithm involves initializing the input parameters of position, velocity and course. The actual positions are then computed for each time interval. In addition, a weighted difference of the observed and predicted position at the nth observation is added to the predicted position to obtain the smoothed position. This estimation is subsequently employed to determine the predicted position at (n+1). The smoothed values, predicted values and the observed values are used to compute the twice distance root mean square (2drms) error as a measure of accuracy of the tracking module.
항해장비의 성능이 고도화되고 있으나 해기사의 항해기기 운용능력, 즉 해양사고 저감을 위한 항해사의 위험 예견 능력과 회피의무의 중요성은 지속적으로 증대되고 있다. 이 능력과 의무는 항해사의 인지능력으로도 표현할 수 있다. 해기능력이 상이한 각 선교팀이 선박 조종시뮬레이터로 인명구조조선을 실시하여 나타난 선박의 항적을 기반으로 인지상황 발생 초기대응별 사례를 분석하고, 단계별 항적, ROT 값 등 분석 자료를 인지교육모델, 해기사의 상황인식평가 기초자료로 활용하고자 한다.
Njonjo, Anne Wanjiru;Pan, Bao-Feng;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회지
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제40권2호
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pp.83-87
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2016
The maritime industry is expanding at an alarming rate hence there is a perpetual need to improve situation awareness in the maritime environment using new and emerging technology. Tracking is one of the numerous ways of enhancing situation awareness by providing information that may be useful to the operator. The tracking module designed herein comprises determining existing states of high dynamic target warship, state prediction and state compensation due to random noise. This is achieved by first analyzing the process of tracking followed by design of a tracking algorithm that uses ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ tracking filter under a random noise. The algorithm involves initializing the state parameters which include position, velocity, acceleration and the course. This is then followed by state prediction at each time interval. A weighted difference of the observed and predicted state values at the $n^{th}$ observation is added to the predicted state to obtain the smoothed (filtered) state. This estimation is subsequently employed to determine the predicted state in the next radar scan. The filtering coefficients ${\alpha}$, ${\beta}$ and ${\gamma}$ are determined from a pre-determined value of the damping parameter, ${\xi}$. The smoothed, predicted and the observed positions are used to compute the twice distance root mean square (2drms) error as a measure of the ability of the tracking module to manage the noise to acceptable levels.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.395-400
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2006
Among the various error sources in positioning and navigation, the paper focuses on the modeling and prediction of receiver clock bias and then tries to achieve positioning based on simulated and predicted clock bias. With the SA off, it is possible to model receiver clock bias more accurately. We selected several types of GNSS receivers for test using ARMA model. To facilitate prediction with short and limited sample pseudorange observations, AR and ARMA are compared, and the improved AR model is presented to model and predict receiver clock bias based on previous solutions. Our work extends to clock bias prediction and positioning based on predicted clock bias using only 3 satellites that is usually the case under urban canyon situation. In contrast to previous experiences, we find that a receiver clock bias can be well modeled using adopted ARMA model. Test has been done on various types of GNSS receivers to show the validation of developed model. To further develop this work, we compare solution conditions in terms of DOP values when point positioning is conducted using 3 satellites to simulate urban positioning environment. When condition allows, height component is derived from other ways and can be set as known values. Given this condition, location is possible using less than 2 GNSS satellites with fixed height. Solution condition is also discussed for this background using mode of constrained positioning. We finally suggest an effective predictive time span based on our test exploration under varied conditions.
이 논문에서는 해양사고 통계예측 결과의 의미를 쉽게 알 수 있도록 가시화하기 위한 3차원 가시화 시스템의 구현에 관해서 기술했다. 이 시스템 개발에는 그래픽 사용자 인터페이스 방식(GUI)과 웹(Web) 기반 가상현실(VR) 기술을 주로 적용하였다. 그리고, 매일의 상황을 나타내기 위하여 해양사고와 위험수준의 시간기반 예측 모델을 개발하였다. 시스템 작동실험 결과, 3차원 가상공간에 단순한 색으로 복잡한 통계결과를 나타낼 수 있었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.509-523
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2005
We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.
지구 온난화 및 환경 파괴 등으로 인해 재난 발생 빈도가 높아지고, 피해 또한 가속화됨에 따라 실시간 환경 변화의 인식을 통한 재난 안전에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 국지적 기후 변화로 인한 피해가 높게 발생하고 있는 실정이다. 이에 지역적 재난 안전에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서는 동해안의 해상 기상 악화로 사고발생 우려가 높아지고 있는 해안 방파제를 대상으로 무선 센서 기술을 통합하는 재해 안전 모니터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시된 재난 안전 시스템은 실시간 원격지 상황 정보와 예측시스템을 통해 발생 가능한 위기상황을 파악하고 재해예방 및 피해를 감소시키는데 많은 도움을 제공할 수 있을 것이다.
우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이러한 사고는 선박운항 및 해상교통관제 정보 제공 시 충돌 위험에 대한 안전 기준을 적시에 제공함으로써 사고를 감소시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 선박의 충돌위험도를 선박운항자의 관점에서 평가할 수 있는 모델을 이용하여 그 위험을 선박의 속도, 침로 등을 조정하여 각 교통 상황별 충돌 위험도를 사전에 예측 할 수 있는 위험도 예측 모듈을 개발하였다. 이 모듈을 이용하여 선박운항자 및 관제사는 복잡한 교통 상황에서 위험요소를 쉽게 식별 할 수 있어, 가까운 장래의 위험 정도의 변화를 선박침로 및 속력변경 등을 제시할 수 있는 등의 적절한 피항조치를 취할 수 있다. 이 모듈의 효용성을 검증하기 위해 부산항 해역을 대상으로 조우 상황별 위험도를 예측 후 구체적인 침로 및 속력 변경에 따른 위험도 변화를 식별할 수 있는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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